한곳에서 찾는 논리 자료

통합검색

연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.

검색 결과마다 자료의 코너와 성격을 표시합니다. 제목을 먼저 살펴보고 그림 카드와 기존 본문으로 이어 가세요.

세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

관심 주제로 찾아보기

조건 초기화

검색 결과7건

검색 결과 제목

  1. 1다시 읽기·개념지도·기억해 내기 연구는 같은 질문에 답할까
  2. 2자연어 수학을 논리식으로 옮기면 의미도 자동으로 보존될까?
  3. 3시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?
  4. 4흥미로운 곁이야기는 양이 늘수록 학습에 도움이 될까?
  5. 5정리와 증명을 함께 늘리면 자동증명기가 더 강해질까?
연구 비교Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention해외 학술 연구
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 비교 · 일반

다시 읽기·개념지도·기억해 내기 연구는 같은 질문에 답할까

세 연구의 대상·비교 활동·검사 시점·결과 유형을 골라 포함 연구와 허용되는 해석을 바꾸고, 서로 다른 설계를 한 수치로 섞지 않는다.

Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention

게시 2026-10-06 · 약 24분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자연어 문제에서 형식 명세와 증명기로 이어지는 화살표 사이에 의미 보존 검증 문이 별도로 놓여 있다.

자연어 수학을 논리식으로 옮기면 의미도 자동으로 보존될까?

자연어 문제에서 형식 명세와 증명기로 이어지는 화살표 사이에 의미 보존 검증 문이 별도로 놓여 있다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

자연어 수학을 논리식으로 옮기면 의미도 자동으로 보존될까?

대규모 언어모델의 자동 형식화는 일부 문제를 완전한 Isabelle 명세로 바꾸고 증명 학습을 개선했지만 번역 검증이 병목입니다.

Autoformalization with Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

정보 누출은 학습·평가 파일을 분리하는 것만으로 모두 막히지 않습니다. 자료를 가공하고 모형을 선택하는 전체 과정에서 경계를 지켜야 합니다.

Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
본문 800자에 곁이야기 0자, 100자, 300자를 넣는 세 편집안. 추가 비율 0%,12.5%,37.5%, 추가가 있는 두 안의 삽입 위치는 두 곳으로 같다.

흥미로운 곁이야기는 양이 늘수록 학습에 도움이 될까?

본문 800자에 곁이야기 0자, 100자, 300자를 넣는 세 편집안. 추가 비율 0%,12.5%,37.5%, 추가가 있는 두 안의 삽입 위치는 두 곳으로 같다.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

흥미로운 곁이야기는 양이 늘수록 학습에 도움이 될까?

2026년 연구는 학습 목표와 무관한 흥미 자료의 양을 바꾸고 끼어드는 위치를 관리했습니다. 기억과 전이 결과를 구분해 자료를 편집하는 기준을 살펴봅니다.

The more, the worse? The influence of the seductive detail amount on learning

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

1–5 / 7편